传统媒体的误导性标题比明显的假新闻更危险 | 科技

《芝加哥论坛报》的“‘健康’医生接种新冠疫苗两周后死亡；政府正在调查原因”或《福布斯》的“令人惊讶的一线医护人员拒绝接种新冠疫苗”等标题是 2021 年初 Facebook 上最热门的消息的两个例子，也是对美国新冠疫苗接种率影响最大的消息。假新闻更有效，但其影响力要小得多，因为重要的是那些从可靠媒体传播新闻的人的意愿。

这是《科学》杂志发表的一篇新文章的主要结论，该文章分析了 2021 年 1 月至 3 月期间 Facebook 上有关疫苗的链接的影响。根据平台数据，标记为虚假的链接被浏览了 870 万次，仅占同期疫苗浏览量 27 亿次的 0.3%。相反，传统媒体上许多未被标记为错误信息但暗示疫苗有害的标题被浏览了数亿次。范围上的差异是如此巨大，以至于纯粹的错误信息相比之下意义要小得多。

“我们的分析表明，Facebook 的事实核查人员能够识别出最有害的虚假信息，因此 Facebook 在这方面做得‘不错’，”麻省理工学院 (MIT) 研究员、本文合著者 Jennifer Allen 表示。“但其他故事可能会在网上疯传，恶意行为者可能会利用严谨的故事来宣传误导性叙述，平台应该采取更多措施来解决这个问题。不过，媒体在撰写标题时也应该注意，因为他们的内容可能会脱离背景，”她补充道。像《芝加哥论坛报》上反疫苗团体的标题，加上这种充满刺激的背景，可能会造成毁灭性的后果。

这一发现取代了传统媒体对虚假新闻和错误信息的关注，让我们意识到，更传统的媒体也必须监控他们发布的内容，尤其是在病毒式传播通常仅由标题来解释的时代。“点击量的竞争是一个挑战，”艾伦说，“但我认为这并不能让媒体逃脱责任。记者应该记住，人们在网上只会阅读标题，故事可能会被断章取义。他们应该努力避免对其作品的误解。”

作者根据阅读这些标题的用户数量计算了这些标题的实际影响。误导性标题对人们接种疫苗的负面影响是更明显的错误信息的 46 倍。剑桥大学研究员桑德·范德林登在《科学》杂志上对这篇文章的评论中，利用 Facebook 的 2.33 亿美国人计算出这些标题至少阻止了 300 万人接种疫苗。“这是一个粗略的估计，”艾伦警告说。

该研究估计，Facebook 上对疫苗持怀疑态度的内容使美国人接种疫苗的意愿减少了 2.3 个百分点，但接种疫苗的意愿可能与实际接种疫苗的最终决定不同。“根据其他研究，我们假设疫苗接种占接种意愿的 60%，从这里我们得到了 300 万这个数字。“这个数字是推测性的，但它表明这些头条新闻的潜在影响可能是相当大的。”

这篇文章重点关注疫苗接种新闻的影响。但范德林登认为，这在其他领域（如政治）也很容易复制，而且“这只取决于能否持续获得相关数据，”他说。

女性，年长且保守

在这场影响范围不大的假新闻与看似严肃却能迅速传播的新闻标题之间的争论中，《科学》杂志发表了第二篇文章，探讨一种已知但很少衡量的现象：超级传播者。他们是“半机器人”的一个分支，专注于传播虚假信息，《国家报》在 2019 年的一项调查中这样称呼他们，调查题为“沙发上每小时发 200 条推文：谁是推特上最活跃的政治人物”。他们是一小群用户，将自己的账户变成了转发错误信息或偏见信息的机关枪。多亏了这项新研究，我们知道它对公众辩论的实际影响比看上去要大。

该研究观察了 2020 年美国总统选举期间超过 66.4 万名注册投票用户。在所有这些用户中，只有 2107 人（占 0.3%）成功传播了 80% 的虚假新闻。他们就是超级传播者。只有这个群体通过其工作成功接触了 Twitter 上 5.2% 的注册选民。文章作者写道：“这些发现凸显了社交媒体对民主的脆弱性，一小部分人扭曲了许多人的政治现实。”

这项研究还让我们确定了这一群体的一些个人特征：她们主要是女性，年龄较大且比较保守。这一细节与 2023 年夏季的一项《自然》研究相吻合，当时的数据来自 Facebook，该研究表明，绝大多数虚假信息的消费者都是保守派。本·古里安大学 (以色列) 研究员、合著者之一尼尔·格林伯格 (Nir Grinberg) 表示，由于缺乏其他社交网络的数据，这项研究仅限于 Twitter：“我希望能够用经验证据回答有关其他网络的问题，但社交媒体平台数据的可用性限制了这种类型的研究。”

Twitter 用户 [hoy X] 文章称，关注这些账号的人更容易受到虚假信息和重复曝光的影响，而这些都是人们相信谎言的重要因素。这些每天花大量时间转发推文的用户的影响不容小觑：如果一位候选人想影响这样一群超级传播者，他将不得不花费 2000 万美元：“他们不仅在网络上拥有大量受众，而且他们还是社区中有影响力的成员，因为他们向粉丝提供了四分之一的虚假新闻。”

这些对虚假信息的理解发展为思考限制其影响范围的新方法提供了选择。“内容审核是言论自由与潜在危害之间的平衡，”艾伦说。“但平台很难衡量内容的危害程度。”这种情况一直持续到现在，平台仅限于缩小范围，而忽略了这种违反法律精神但并未违反法律条文的更有害内容。

“我们的方法允许平台首先识别可能产生负面影响的内容，然后制定政策，”艾伦说，他在 Meta 工作，之后开始在麻省理工学院攻读博士学位。“作为第一步，Facebook 可以根据内容的潜在有害影响、其说服力乘以潜在受众，优先将内容发送给事实核查人员，拥有大量粉丝的页面将获得更高的优先级，”她解释道。

艾伦还提出了一种有效的替代方案，类似于 X 的社区笔记，这是一种用户之间的协作事实核查。艾伦说：“这可能是一种减轻通过事实核查但缺乏相关背景的有害报道影响的方法。”

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